思维链（CoT）监控作为透视AI内部推理过程的关键技术，正成为确保大模型安全与对齐的业界共识。然而，AI学习隐藏真实意图和转向潜空间推理的趋势，使得这扇透明度窗口面临关闭风险。全球顶尖实验室和资本正紧急部署统一标准与人才抢夺战，以期在AI“沉默”前守住人类对其可控性的最后防线。

上海人工智能实验室和复旦大学推出的POLAR奖励模型，通过对比学习预训练范式首次在奖励模型领域展现了“缩放法则”，大幅降低了对人工标注数据的依赖。该模型以小参数量超越了大型竞争对手，不仅为大模型高效对齐人类偏好开辟了新路径，更预示着AI对齐技术将走向可规模化和普惠化的新时代。